护士排班问题是在待排人数和一个排班周期内的各类班次对护士需求数已知的基础上,充分考虑护士技能差异、劳动法规约束以及护士对班次的个性需求约束等,编制出系统、科学的护士排班方案,旨在优化医院人力资源配置,有效减轻护士的工作压力和提高其工作效率和质量。由于在排班过程中需要考虑到各种约束条件,导致了排班问题的复杂性。如何快速的制定一份高效的护士班次表已经成为当前很多医院日常管理中急切需要和充满挑战的问题,本文针对这一问题展开讨论。变邻域搜索算法是一种重要的元启发式算法,已被广泛应用到诸多组合优化问题中,而护士排班问题是一个典型的组合优化问题。基于变邻域搜索算法的优良的寻优性能,本文设计了一个改进的变邻域搜索算法IVNS对护士排班问题优化求解,本文的主要创新点主要体现在扰动阶段,它们分别是：一,在不违反硬性约束的条件下,随机选择偶数天,依次交换相邻两天不违反硬性约束的护士之间的班次。实验表明,扰动方案的求解效果与排班周期中的护士总人数关联性不大,且选取任意两天进行扰动的效果最佳；在一个公共测试集上与一个混合变邻域搜索算法HVNS比较结果表明使用这种基于扰动不相同天班次算法IVNS-D性能更优。二,在不违反硬性约束条件下,在排班表中任意选取一天,并从该天中随机选取偶数个护士(不超过排班方案中护士的总数),并交换他们之间的班次。实验表明,扰动方案的求解效果与周期中的护士总数关联性较大,不同护士总数的排班方案需要选取不同的护士进行扰动；在相同的条件下,与HVNS算法相比这种基于扰动不同护士之间班次算法IVNS-N性能较优,与IVNS-D(?)目比,差别不大。